업스테이지, 에이전트 특화 '솔라 오픈 2' 공개…가중치·기술보고서 전면 개방

기업이 공들여 만든 인공지능(AI) 모델의 '설계도'를 통째로 공개하는 일은 흔치 않다. 성능이 곧 경쟁력인 시장에서 핵심 자산을 열어젖히는 셈이기 때문이다. 국내 AI 기업 업스테이지가 23일 그 문을 다시 열었다. 스스로 도구를 불러가며 업무를 끝까지 처리하는 '에이전트'에 초점을 맞춘 대규모 언어모델 '솔라 오픈 2'를, 모델의 가중치부터 만든 방법을 담은 기술보고서까지 전면 공개하기로 한 것이다.

'가중치를 연다'는 것의 의미

이번 공개의 핵심은 모델 가중치(weight)를 함께 푼다는 점이다. 가중치는 AI가 학습을 통해 얻은 수십억 개 수치의 집합으로, 모델의 성능을 좌우하는 실질적인 '두뇌'에 해당한다. 이를 개방하면 누구나 내려받아 자신의 서비스에 붙이거나 목적에 맞게 다시 학습시켜 파생 모델을 만들 수 있다. 업스테이지는 AI 개발자들이 모델을 공유하는 플랫폼 허깅페이스에 가중치를 올리고, 모델 구조와 학습 방법론을 정리한 기술보고서도 함께 냈다.

이용 조건도 느슨하게 뒀다. 회사는 '업스테이지 솔라 라이선스'를 적용했는데, 오픈소스 진영에서 널리 쓰이는 아파치 2.0을 기반으로 해 상업적 활용과 파생 모델 개발을 허용한다. 기업이 자사 서비스에 그대로 얹어 쓸 수 있다는 뜻이다.

'덩치는 크게, 쓰는 건 가볍게'

솔라 오픈 2는 전체 매개변수(파라미터)가 2500억 개에 이른다. 매개변수는 모델의 규모와 표현력을 가늠하는 지표로, 흔히 클수록 똑똑하지만 그만큼 구동에 많은 자원이 든다. 솔라 오픈 2는 전문가 혼합(MoE)이라는 구조를 써서 이 부담을 덜었다. 질문마다 2500억 개를 전부 동원하는 대신, 그 상황에 필요한 150억 개만 골라 활성화하는 방식이다. 덩치는 키우되 실제 연산은 가볍게 가져가, 회사는 엔비디아 H200 칩 두 장만으로 구동할 수 있다고 설명했다. 한 번에 다룰 수 있는 정보량도 최대 100만 토큰으로, 두꺼운 보고서 여러 건을 통째로 읽혀도 맥락을 놓치지 않는 수준이다.

이름에서 드러나듯 이 모델의 지향점은 '에이전트'다. 에이전트는 사람의 지시를 한 번 받고 답만 내놓는 데 그치지 않고, 필요한 도구를 스스로 불러가며 여러 단계를 거쳐 업무를 끝까지 마무리하는 AI를 말한다. 업스테이지는 수십 번의 추론과 도구 호출을 반복하는 이런 작업에 모델을 최적화했다고 밝혔다.

회사가 밝힌 성능, 그리고 남은 물음

성능 지표도 함께 공개됐다. 업스테이지는 지식·코딩·지시 이행·도구 호출·에이전트 종합 평가 등 여러 항목에서 딥시크 V4 플래시, 미스트랄 미디엄 3.5, 코히어 커맨드 A+ 등 해외 모델을 앞섰다고 밝혔다. 한국어 능력을 재는 벤치마크(Ko-GDPval)에서는 86.75점을 기록했고, 전작 '솔라 오픈'과 견주면 과학 추론·수학·코딩에서 20점 이상 올랐다고 덧붙였다.

김성훈 업스테이지 대표는 "에이전트의 사용성에 방점을 두고 만든 모델"이라며, 개방을 통해 "AI 연구 생태계를 고도화하고 한국의 소버린(주권) AI 주도권을 확보"하겠다고 밝혔다. 소버린 AI는 특정 국가나 기업이 해외 기술에 종속되지 않고 자체 역량으로 확보하는 AI를 가리키는 말로, 국산 파운데이션 모델을 무료로 개방하는 이번 시도의 명분이기도 하다.

다만 이들 수치는 회사가 자체적으로 측정해 제시한 결과라는 점은 감안해 볼 대목이다. 벤치마크 성적과 실제 현장에서의 에이전트 성능이 반드시 일치하는 것은 아니어서, 개방된 모델이 산업 곳곳에서 실제로 얼마나 쓰이며 검증받느냐가 남은 관건이다. 업스테이지는 모델을 더 고도화하고 글로벌 플랫폼에 올리는 계획도 함께 내놨다.

자료: 업스테이지